# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np

import geatpy as ea


class DTLZ1(ea.Problem):  # 继承Problem父类

    def __init__(self, M=3, Dim=None):  # M : 目标维数；Dim : 决策变量维数
        name = 'DTLZ1'  # 初始化name（函数名称，可以随意设置）
        maxormins = [1] * M  # 初始化maxormins（目标最小最大化标记列表，1：最小化该目标；-1：最大化该目标）
        if Dim is None:
            Dim = M + 4  # 初始化Dim（决策变量维数）
        varTypes = np.array([0] * Dim)  # 初始化varTypes（决策变量的类型，0：实数；1：整数）
        lb = [0] * Dim  # 决策变量下界
        ub = [1] * Dim  # 决策变量上界
        lbin = [1] * Dim  # 决策变量下边界（0表示不包含该变量的下边界，1表示包含）
        ubin = [1] * Dim  # 决策变量上边界（0表示不包含该变量的上边界，1表示包含）
        # 调用父类构造方法完成实例化
        ea.Problem.__init__(self,
                            name,
                            M,
                            maxormins,
                            Dim,
                            varTypes,
                            lb,
                            ub,
                            lbin,
                            ubin)

    def evalVars(self, Vars):  # 目标函数
        XM = Vars[:, (self.M - 1):]
        g = 100 * (self.Dim - self.M + 1 + np.sum(
            ((XM - 0.5)**2 - np.cos(20 * np.pi * (XM - 0.5))),
            1,
            keepdims=True))
        ones_metrix = np.ones((Vars.shape[0], 1))
        f = 0.5 * np.hstack([
            np.fliplr(np.cumprod(Vars[:, :self.M - 1], 1)), ones_metrix
        ]) * np.hstack([ones_metrix, 1 - Vars[:, range(self.M - 2, -1, -1)]
                        ]) * (1 + g)
        return f

    def calReferObjV(self):  # 设定目标数参考值（本问题目标函数参考值设定为理论最优值，即“真实帕累托前沿点”）
        uniformPoint, ans = ea.crtup(self.M, 10000)  # 生成10000个在各目标的单位维度上均匀分布的参考点
        referenceObjV = uniformPoint / 2
        return referenceObjV
